TDS通讯：十月必读，AI智能体、Python、上下文工程及更多精彩内容
不要错过上个月阅读量最高、分享最广的精彩文章。
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照片由Aaron Burden通过Unsplash提供
对于Towards Data Science而言，每个月都是一个宝贵的机会，能够与读者分享涵盖前沿工具、基础数据与机器学习技能、对AI现状的深刻思考以及顶尖作者提供的职业（及其他）见解的独到文章。
以此衡量，十月无疑是一个硕果累累的月份。本期文章回顾了上个月阅读量最高、传播最广的精彩内容，涵盖了Python的最新版本、上下文工程与提示词工程的最新进展，以及更多精彩主题。
Python 3.14与GIL的终结
Python世界有哪些新动态？答案是精彩纷呈。Thomas Reid的全面解读有助于读者深入了解几周前发布的重大版本所包含的“激动人心的新特性”，尤其聚焦于Python实现自由线程（或无GIL）的巨大潜力。
RAG已死？上下文工程与智能体AI语义层的崛起
检索增强生成（RAG）的局限性如今已广为人知。Steve Hedden探讨了LLM增强工作流的未来方向，以及RAG如何演变为“受控、上下文感知的系统”。
使用大型语言模型进行时间序列分析的提示词工程
对于数据科学家最常见的任务之一，一个精心设计的提示词能否成为改变游戏规则的关键？Sara Nobrega概述了几种利用大型语言模型（LLMs）提升时间序列分析结果的强大策略。
十月其他精彩亮点
此外，不容错过上个月的其他热门文章，它们探讨了统计学、AI智能体、机器人技术等多个引人入胜的主题。
- 通过Python数值实现傅里叶变换：分步指南，作者：Junior Jumbong
- 如何使用函数调用和GPT-5构建AI智能体，作者：Ayoola Olafenwa
- 如何构建一个强大的深度研究系统，作者：Eivind Kjosbakken
- 如何在RAG管道中评估检索质量：Precision@k, Recall@k和F1@k，作者：Maria Mouschoutzi
- Python机器人技术初学者指南，作者：Mauro Di Pietro
- 如何利用ChatGPT获得下一个数据科学职位，作者：Yu Dong
- 数据可视化解析（第四部分）：Python基础知识回顾，作者：Murtaza Ali
与回归作者见面
Towards Data Science社区不仅热烈欢迎新作者的加入，也对那些在短暂沉寂后再次发表作品的熟悉面孔感到欣喜。例如：
- Barr Moses发表了一篇新文章，充满了对塑造AI未来的宏观趋势的敏锐洞察。
- Jingyi Jessica Li（与合著者Pan Liu）提供了一篇易于理解的最新研究报告，探讨了统计学、生物信息学和医学数据科学的交叉领域。
- Robert Constable介绍了一个实用且易于理解的指南，讲解如何使用开源工具和Databricks构建地理空间数据湖。
无论您是资深作者还是新晋创作者，Towards Data Science都期待能审阅您的下一篇文章。如果您最近完成了关于核心主题的项目实践、教程或理论思考，欢迎投稿分享。
